『壹』 分析數據的軟體有哪些
1、Excel
Excel作為入門級的工具,是最基礎也是最主要的數據分析工具,它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作,數據透視圖是Excel中最重要的工具,如果不考慮性能和數據量,它可以處理絕大部分的分析工作。正所謂初級學圖表,中級學函數透視表,高級學習VBA。EXCEL功能的強大隻有那些正真學過它的人才能知道
2、SQL
毫不誇張地說,SQL是數據方向所有崗位的必備技能,入門比較容易,概括起來就是增刪改查。SQL需要掌握的知識點主要包括數據的定義語言、數據的操縱語言以及數據的控制語言;在數據的操縱語言中,理解SQL的執行順序和語法順序,熟練掌握SQL中的重要函數,理解SQL中各種join的異同。總而言之,要想入行數據分析,SQL是必要技能。
3、Smartbi
Smartbi是專業的BI工具,基於統一架構實現數據採集、查詢、報表、自助分析、多維分析、移動分析、儀表盤、數據挖掘以及其他輔助功能,並且具有分析報告、結合AI進行語音分析等特色功能。十多年的發展歷史,國產BI軟體中最全面和成熟穩定的產品。廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。完善的在線文檔和教學視頻,操作簡便易上手。
4、Tableau
Tableau這款軟體 與 Excel 的數據透視圖有異曲同工之處,都是可以直接用滑鼠來選擇行、列標簽來生成各種不同的圖形圖表。但Tableau的設計、色彩及操作界面給人一種簡單,清新的感覺,做出來的圖比 excel 的更美觀。
5、SPSS
SPSS界面操作比較簡單,只要認識軟體基本界面和功能,准備好數據輸入進行分析,軟體會就自動給你算出分析結果。但要想讀透SPSS給出的分析結果,需要比較扎實的統計學知識。側重於統計分析類模型,能解決絕大部分統計學問題。
『貳』 常見的數據分析軟體有哪些
好的數據分析工具可以讓數據分析事半功倍,更容易處理數據。分析一下市面上流行的四款大數據分析軟體:
一、Excel
Excel使用人群眾多是新手入門級數據分析工具,也是最基本的數據分析工具之一。Excel主要學習使用常用函數、快捷鍵操作、基本圖表製作、數據透視表等。Excel具有多種強大的功能,可以滿足大多數數據分析工作的需要。而且Excel提供了相當友好的操作界面,對於有基本統計理論的用戶來說更容易上手。
二、SQL軟體
SQL是一種資料庫語言,它具有數據操作和數據定義功能,交互性強,能給用戶帶來很大方便。SQL專注於Select、聚合函數和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統,技術較為成熟。這類資料庫包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作為一種操作命令集,以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎,成為提高資料庫運行效率的保證。SQLServer資料庫的應用可以有效提高數據請求和返回速度,有效處理復雜任務,是提高工作效率的關鍵。
三、Python軟體
Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數據結構。Python語法和動態類型,以及解釋性語言的本質,使它成為大多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言,並可用於可定製軟體中的擴展程序語言。豐富的Python標准庫提供了源代碼或機器代碼,適用於各種主要系統平台。Python有極其簡單的解釋文檔,所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商業智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數據分析解決方案,可以有效地整合企業中現有的數據,快速准確地提供報表和幫助領導作出決策的數據依據,幫助企業做出明智的業務決策。BI工具是根據數據分析過程設計的。首先是數據處理,數據清理,然後是數據建模,最後是數據可視化,用圖表識別問題,影響決策。
在思邁特軟體Smartbi的例子中,Smartbi以工作流的形式為庫表提取數據模型的語義,通過可視化工具來處理數據,使其成為具有語義一致性和完整性的數據模型;它也增強了自助式數據集建立數據模型的能力。該系統支持的數據預處理方法有:采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合並列、合並行、元數據編輯、線選擇、重復值清除、排序等等。
它能通過表格填寫實現數據採集和補錄,並能對數據源進行預先整合和處理,通過簡單的拖放產生各種可視圖。同時,提供了豐富的圖標組件,可實時顯示相關信息,便於利益相關者對整個企業進行評估。
目前市場上的大數據分析軟體很多,如何選擇取決於企業自身的需求。因此,企業在購買數據分析軟體之前,首先要了解企業數據分析的目的是什麼。假如你是數據分析的新手,對需求了解不多,不妨多試試BI工具,BI工具在新手數據分析方面還是比較有優勢的。
『叄』 常用的數據處理軟體有哪些
Excel:還是很普遍的,大部分使用,只是數據一大就比較慢,而且寫函數比較麻煩,學好很重要;
BDP個人版:偏向數據可視化分析,圖表類型有30多種,適合數據小白使用;有多表關聯、追加合並等合表處理功能,性能挺快的~
SAS、SPSS:會涉及到一些數據建模的東西,相對比較難。Excel:普遍適用,既有基礎,又有中高級。中級一般用Excel透視表,高級的用Excel VBA。
『肆』 數據處理軟體有哪些
大數據分析平台是一個集成性的平台,可以將企業用戶所用的數據接入,然後在該平台上進行處理,最後對得到的數據,通過各種方式進行分析展示。
大數據平台應該是集數據整合、數據處理、數據存儲、數據分析、可視化、數據採集填報等功能為一體,真正幫助企業挖掘數據背後的業務邏輯,洞悉數據的蛛絲馬跡,發現數據的潛在價值。億信華辰的一站式數據分析平台ABI,就是大數據分析平台的一個典型代表。該平台融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。採用輕量級SOA架構設計、B/S模式,各模塊間無縫集成。支持廣泛的數據源接入。數據整合模塊支持可視化的定義ETL過程,完成對數據的清洗、裝換、處理。數據集模塊支持資料庫、文件、介面等多方式的數據建模。數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。
『伍』 數據分析軟體有哪些
1、Excel
為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分,它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作,廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
2、SAS
SAS由美國NORTH CAROLINA州立大學1966年開發的統計分析軟體。SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。SAS提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析,相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程,幾乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R擁有一套完整的數據處理、計算和制圖功能。可操縱數據的輸入和輸出,可實現分支、循環,用戶可自定義功能。
4、SPSS
SPSS除了數據錄入及部分命令程序等少數輸入工作需要鍵盤鍵入外,大多數操作可通過滑鼠拖曳、點擊“菜單”、“按鈕”和“對話框”來完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用來快速分析、可視化並分享信息。Tableau Desktop 是基於斯坦福大學突破性技術的軟體應用程序。它可以以在幾分鍾內生成美觀的圖表、坐標圖、儀表盤與報告。
『陸』 常用的數據可視化軟體有哪些
數據可視化工具:
PowerBI
Microsoft PowerBI同時提供本地和雲服務。它最初是作為Excel插件引入的,不久PowerBI憑借其強大的功能開始普及。目前,它被視為商業分析領域的軟體領導者。它提供了數據可視化和bi功能,使用戶可以輕松地以更低的成本實現快速,明智的決策,用戶可協作並共享自定義的儀錶板和互動式報告。
Solver
Solver是一家專業的企業績效管理(CPM)軟體公司。Solver致力於通過獲取可提升公司盈利能力的所有數據源來提供世界一流的財務報告、預算方案和財務分析。其軟體BI360可用於雲計算和本地部署,它專注於四個關鍵的分析領域,包括財務報告、預算、儀錶板和數據倉庫。
Qlik
Qlik是一種自助式數據分析和可視化工具。它具有可視化儀錶板,可簡化數據分析,並幫助公司快速制定業務決策。
Tableau Public
Tableau 是一個互動式數據可視化工具。不像大多數可視化工具那樣需要編寫腳本,Tableau的簡便性可以幫助新手降低使用難度。只需托拉拽的簡單操作使數據分析輕松完成。他們也有一個「新手入門工具包」和豐富的培訓資料,可幫助用戶創建創更多的分析報告。
谷歌Fusion Tables
Fusion Table 是谷歌提供的數據管理平台。你可以使用它來做數據收集、數據可視化和數據共享。他就像電子數據表,但功能更強大更專業。你可以通過添加CSV、KML和電子表格中的數據集和同事共享資料。你還可以發布數據資料並將其嵌入到其他網頁屬性中。
Infogram
Infogram是一種直觀的可視化工具,可幫助你創建精美的信息圖表和報告。它提供了超過35個互動式圖表和500多個地圖,幫助你可視化數據。除了各種各樣的圖表,還有柱狀圖、條形圖、餅圖或詞雲等,它用創新的信息圖表給你留下深刻印象。
『柒』 國內有哪些數據分析軟體
國內較為知名的大數據分析軟體是思邁特軟體Smartbi。思邁特軟體Smartbi作為成熟的大數據分析平台,具備可復用、 動靜結合獨特的展示效果,使得數據可視化靈活強大,動靜皆宜,為廣大用戶提供了無限的應用能力和想像空間。『捌』 常用的大數據分析軟體有哪些
大數據行業因為數據量巨大的特點,傳統的工具已經難以應付,因此就需要我們使用更為先進的現代化工具,以下是幾款常用軟體:『玖』 比較好的數據分析軟體有哪些
數據分析軟體有很多。只要是滿足自己需求的都是最好的。大數據分析工具在數據收集、數據管理上也要有一些要求。